# -*- coding: utf-8 -*-
# 分布式进程 worker进程

import random,time,queue
from multiprocessing.managers import BaseManager

# 创建类似的QueueManager:
class QueueManager(BaseManager):
	pass

# 由于这个QueueManager只从网络上获取Queue，所以注册时只提供名字
QueueManager.register('get_task_queue')
QueueManager.register('get_result_queue')

# 连接到服务器，也就是运行task_master.py的机器：
server_addr = '127.0.0.1'
print('Connect to server %s...' % server_addr)

# 端口和验证码注意保持与task_master.py设置的完全一致
m = QueueManager(address=(server_addr,5000),authkey=b'abc')

# 从网络链接
m.connect()

# 获取Queue的对象：
task = m.get_task_queue()
result = m.get_result_queue()

# 从task队列中取任务，并把结果写入result队列
for i in range(10):
	try:
		n = task.get(timeout = 1)
		print('run task %d * %d...' % (n,n))
		r = '%d * %d = %d' % (n,n,n*n)
		time.sleep(1)
		result.put(r)
	except Queue.Empty:
		print('task queue is empty.')

	#处理结束
	print('worker exit.')